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基于Yolov5和OpenCV的课堂学习状态识别系统（含GUI界面、训练模型、数据集及评估曲线）.zip

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简介：
本项目提供了一个结合了YOLOv5目标检测算法与OpenCV库的课堂学生状态识别系统，具备用户图形界面（GUI）、预训练模型、相关数据集以及性能评估图表。 基于Yolov5+OpenCV的学生课堂学习状态识别检测源码（带GUI界面）包括训练好的模型、数据集及评估指标曲线，并附有操作说明的ZIP文件主要适用于进行毕业设计的同学以及需要项目实战的深度学习图像识别和模式识别方向的学习者。该项目同样适合课程设计或期末大作业使用，包含完整的项目源码、预训练模型及相关文档资料，可以直接应用于毕设中作为参考案例或者直接用于研究与开发；同时也可以在此基础上修改代码以适应不同的应用场景及进一步优化模型性能。

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  • 基于Yolov5和OpenCV的课堂学习状态识别系统（含GUI界面、训练模型、数据集及评估曲线）.zip
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    本项目提供了一个结合了YOLOv5目标检测算法与OpenCV库的课堂学生状态识别系统，具备用户图形界面（GUI）、预训练模型、相关数据集以及性能评估图表。 基于Yolov5+OpenCV的学生课堂学习状态识别检测源码（带GUI界面）包括训练好的模型、数据集及评估指标曲线，并附有操作说明的ZIP文件主要适用于进行毕业设计的同学以及需要项目实战的深度学习图像识别和模式识别方向的学习者。该项目同样适合课程设计或期末大作业使用，包含完整的项目源码、预训练模型及相关文档资料，可以直接应用于毕设中作为参考案例或者直接用于研究与开发；同时也可以在此基础上修改代码以适应不同的应用场景及进一步优化模型性能。
     
  • 基于Yolov5和OpenCV的智慧牧场羊群识别系统（含GUI界面、预训练模型、数据集及评估曲线）.zip
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    本项目提供了一个集成GUI界面的智慧牧场羊群识别系统，采用YOLOv5算法与OpenCV库实现高效准确的羊只检测。包含预训练模型和详细的数据集，以及系统的性能评估图表，便于用户快速部署和优化。 智慧牧场基于YOLOv5+OpenCV的羊群识别检测项目提供了一个完整的解决方案，包括源代码、训练好的模型、数据集以及评估指标曲线，并附有详细的操作使用说明书。该项目旨在帮助正在撰写毕业设计的学生及需要进行深度学习和图像识别实战练习的学习者。 具体包含内容如下： - 山羊与绵羊的识别检测源码 - 带图形用户界面（GUI） - 训练好的模型文件 - 数据集资源 - 项目操作使用说明文档 该项目采用PyTorch框架开发，适合于深度学习和计算机视觉方向的学习者。无论是作为课程设计、期末大作业还是毕业设计的直接使用都非常合适。同时，它也为想要进一步研究其他相关问题提供了良好的基础。 对于有一定技术背景的同学来说，在此代码基础上进行适当的修改与训练，可以用来创建新的模型或改进现有系统以适应不同的应用场景需求。
     
  • 基于Yolov5和OpenCV的车辆检测与计数系统（含GUI界面、预训练模型、数据集及评估曲线）.7z
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    本项目提供了一个集成Yolov5和OpenCV技术的车辆检测与计数解决方案，包含图形用户界面、预训练模型、相关数据集以及性能评估图表。 基于YOLOv5与OpenCV实现的车辆检测计数项目包含源码（带GUI界面）、训练好的模型、数据集及评估指标曲线，如loss曲线、精确度曲线和召回率等。该项目适用于正在做毕业设计的学生以及需要进行深度学习图像识别实战的学习者，并可作为课程设计或期末大作业使用。内容包括：车辆检测的类别目标有轿车、卡车和大巴车；项目源码具备GUI界面便于操作，训练好的模型可以直接应用于实际场景中，同时提供了详细的项目说明文档以帮助用户快速上手。 此资源不仅适合于学习与参考，而且对于基础较好的使用者来说，在现有代码基础上进行修改后可以用于训练其他类型的模型。
     
  • 基于Yolov5和OpenCV的细胞检测与计数系统（含GUI界面、预训练模型、数据集及性能评估图表）.zip
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    本项目提供了一个综合性的细胞检测与计数解决方案，采用YOLOv5算法结合OpenCV库开发，并附带图形用户界面(GUI)、预训练模型和详细的数据集。此外，还包括了系统的性能评估图表，便于用户直观了解系统效果。 基于深度学习的Python+OpenCV实现细胞检测计数源码包括GUI界面、训练好的模型、数据集以及评估指标曲线等内容。该项目专注于识别和计数白细胞、红细胞和血小板。 此项目主要针对正在进行毕业设计的学生及需要进行实战项目的深度学习图像识别与模式识别方向的学习者，同时也适用于课程设计或期末大作业的参考使用。包含完整源代码、训练好的模型以及详细的使用说明文档等资源，可以作为独立完成毕设的基础材料。此外，该项目也可供其他研究目的下的修改和扩展使用。 对于有一定基础的研究人员来说，在此基础上进行适当的调整与优化后能够用于创建新的模型或进一步探索相关领域的问题。
     
  • 基于Yolov5与OpenCV的车辆和行人检测系统（含GUI界面、预训练模型、数据集及性能评估图表）.7z
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    本项目提供了一个集成化的车辆和行人检测解决方案，采用YOLOv5算法结合OpenCV实现高效目标识别。包含图形用户界面、预训练模型、专用数据集以及详尽的性能评估报告和可视化图表。 基于YOLOv5与OpenCV实现的车辆及行人检测项目包含源码（带GUI界面）、训练好的模型、数据集、评估指标曲线以及操作使用说明。该项目适用于正在撰写毕业设计的学生，或需要进行深度学习图像识别实战的学习者。它同样适合课程设计和期末大作业的需求。 项目内容包括： - 检测类别：人、轿车、卡车及大巴车 - 带有图形用户界面（GUI）的源代码 - 已训练完成的模型文件 - 数据集与评估指标曲线，如损失值（loss）、精确度和召回率等 该项目可以直接用于毕业设计或课程项目，并且也可以作为学习参考。如果具备一定的基础，可以在现有代码上进行修改以训练其他类型的模型。
     
  • 基于Yolov5和OpenCV的苹果叶病害识别与检测源码（含3种病害分类、GUI界面）及训练模型、评估曲线和使用指南.zip
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    本资源提供基于Yolov5和OpenCV技术的苹果叶病害识别系统，涵盖三种常见病害，附带图形用户界面(GUI)、详细训练模型、性能评估图表及操作指南。 基于Yolov5与OpenCV的苹果叶病害识别检测源码（包含3类病害及带GUI界面）+训练好的模型+评估指标曲线+操作使用说明.zip
     
  • 基于Yolov5和PyQt5的危险驾驶行为检测系统（含GUI界面、预训练模型、数据集及评估图表）.7z
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    本项目提供了一个结合了YOLOv5目标检测算法与PyQt5图形用户界面框架的危险驾驶行为自动检测系统。其中，包含预训练模型、相关数据集以及性能评估图表，便于进行准确和高效的驾驶行为分析。 基于Yolov5与PyQt5实现的危险驾驶行为检测项目源码（包含GUI界面）+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明。该项目主要针对打哈欠、闭眼、抽烟、打电话以及疲劳驾驶等危险驾驶行为进行检测，采用YOLOv5算法，并提供完整的图形用户界面设计。 此资源适合正在撰写毕业论文的同学和需要实战项目的深度学习图像识别与模式识别方向的学习者使用。同时也可以作为课程设计或期末大作业的参考项目。该项目包括完整源码、训练好的模型以及详细的使用说明文档，可以直接用于毕设或者进行进一步的研究开发。对于有一定基础的学习者来说，在此基础上稍作修改即可训练其他相关模型。 上述描述涵盖了项目的全部内容和适用范围，帮助用户更好地理解并利用该资源开展研究或学习活动。
     
  • 基于Yolov5和OpenCV的苹果叶病害识别与检测源码（含3种病害分类、GUI界面）+预训练模型+评估曲线+使用指南.zip
    优质
    本资源提供基于Yolov5和OpenCV的苹果叶病害识别系统，包含三种常见病害分类功能及图形用户界面。附带预训练模型与性能评估图表，并配有详细使用说明文档。 本资源提供基于yolov5算法与opencv实现的苹果叶病害识别检测项目源码（包含3类病害分类），并带有GUI界面，使用pyqt5开发。该项目包括完整源代码、训练好的模型以及评估指标曲线等资料，并附有详细的项目操作运行说明文档，按照文档指导即可顺利进行操作。 该资源主要面向正在完成毕业设计的学生及需要实战项目的深度学习图像识别和模式识别方向的学习者。此外，它也可作为课程设计或期末大作业使用。除了可以直接用于毕设之外，此项目还适合于学习、参考以及借鉴之用。对于有一定基础的用户来说，在现有代码基础上进行修改以训练其他模型也是可行的。 资源内容包括： - 项目源码 - 训练好的模型（在3090Ti显卡上经过120次迭代） - 训练日志、评估指标曲线等文件 - 操作使用说明文档 以上资料可以为相关领域的研究和学习提供全面的支持。
     
  • 基于深度学习的YOLOv5与PyQt5的道路车辆识别检测系统（含GUI、数据集、模型及操作指南、评估指标曲线）.zip
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    本资源提供了一个集成深度学习模型YOLOv5和Python GUI框架PyQt5的道路车辆识别检测系统，包含详细的数据集、操作指南以及性能评估图表。 基于深度学习YOLOv5与pyqt5实现的道路车辆识别检测系统（带GUI界面+3443张数据集及标签+训练好的模型+操作使用说明+评估指标曲线）： 项目介绍： 1. 该模型由道路监控视角拍摄的共计3443张图片的数据集进行训练，包含超过12000个目标车辆实例。这些图像被细分为car、bus和truck三类。经过充分迭代（共进行了300次），mAP值达到接近0.9的成绩，并且准确率超过了96%。 2. 本项目结合了pyqt5开发的用户界面，能够识别并检测本地图片及视频中的车辆信息；同时支持调用电脑摄像头进行实时监测。 3. 用户可以根据自己的需求训练其他数据集以生成新的模型。此外，该项目还提供了二次开发的基础框架，适用于毕业设计、课程作业等场景。 4. 该系统可用于监控和记录包括但不限于闯红灯行为以及不礼让行人的违规操作等多种交通违法行为的识别任务中。 5. 按照提供的指导说明安装环境后即可顺利运行本项目。 6. 数据集中包含3443张车辆图片，附带VOC格式与YOLO标签文件，标注准确无误。 该项目主要面向正在进行毕业设计的学生以及需要进行实际操作的深度学习、图像处理等领域学生或研究者。同样适用于课程作业和期末大作业等场景，并提供完整的项目源代码及详细的操作指南文档以供参考使用。
     
  • 基于Yolov5与PyQt5的雾天车辆检测系统（含GUI界面、预训练模型、数据集及性能评估图表）.7z
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    本项目提供了一个结合了YOLOv5和PyQt5的雾天车辆检测系统，包含用户图形界面、预训练模型以及用于性能评估的数据集和图表。 基于Yolov5与PyQt5实现的雾天环境下车辆检测项目源码（包含GUI界面）+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明。适合用作期末大作业、毕业设计或课程设计项目的参考，特别适用于正在从事相关研究的同学以及需要进行深度学习图像识别和模式识别方向实战练习的学习者。该项目包括完整的项目源码、已训练的模型文件、详细的数据集及性能评估图表，并附有操作指南文档，可以直接用于毕设提交或其他学术用途。此外，具备一定基础的研究人员还可以在此基础上修改代码以适应不同需求或开发其他类型的检测模型。